基于RBF模型和可公度法的股指时间窗口期研究
本文选题:可公度法 切入点:RBF神经网络 出处:《统计与决策》2011年22期
【摘要】:股指时间窗口期对投资者选择投资时点极为重要。本文以我国上证综合指数波浪曲线底部和顶位时间窗口期为研究对象,利用可公度法和RBF神经网络模型分析自1991年以来的上证综合指数的特性并对其底部和顶位的时间窗口期进行预测。
[Abstract]:The time window of stock index is very important for investors to choose when to invest.In this paper, the bottom of wave curve of Shanghai Composite Index and the window period of top position time are taken as the research object.The characteristics of Shanghai Composite Index (SSE) since 1991 are analyzed by using the method of proportionality and the RBF neural network model, and the time window period of its bottom and top position is predicted.
【作者单位】: 重庆大学经济与工商管理学院;
【分类号】:F224;F832.51
【参考文献】
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1 陈佐;谢赤;李晓东;;基于相空间重构技术的EM聚类模糊神经网络预测模型及其应用[J];中国软科学;2006年08期
2 马军海,齐二石,莫馨;混沌时序重构及上海股票指数预测的应用研究[J];系统工程理论与实践;2003年12期
【共引文献】
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2 门可佩;青藏高原北部地区7级强震的有序网络特征及其预测研究[J];地球物理学进展;2003年04期
3 门可佩;2000年青海玛多6.6级强震中长期预测回顾[J];国际地震动态;2001年09期
4 李立辉,田翔,杨海东,胡月明;基于SVR的金融时间序列预测[J];计算机工程与应用;2005年30期
5 田翔,邓飞其;精确在线支持向量回归在股指预测中的应用[J];计算机工程;2005年22期
6 田在艺,徐旺,张传淦,张清;愿翁文波院士的预测事业能继续发展[J];石油勘探与开发;2002年06期
7 周总瑛,白森舒,何宏;成因法与统计法油气资源评价对比分析[J];石油实验地质;2005年01期
8 黄锋,李志荣,廖玲,王玉雪,陈燕辉;利用地震资料进行沉积相分析[J];物探化探计算技术;2003年03期
9 何建南;论翁氏唯象信息预测论的哲学基础[J];五邑大学学报(社会科学版);2003年01期
10 周总瑛,张抗,周庆凡;油气储量、产量及需求量的常用预测方法[J];新疆石油地质;2001年05期
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1 孔海江;王新敏;吴蓁;赵培娟;;河南省台风暴雨的可公度性[A];中国气象学会2005年年会论文集[C];2005年
2 赵国庆;籍俊伟;林小竹;;川滇地区强震趋势研究[A];中国科学技术协会2008防灾减灾论坛论文集[C];2008年
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2 方芬;多变量混沌时间序列预测及其在股票市场中的应用[D];东南大学;2006年
3 曾毅成;基于改进BP神经网络的上证指数预测[D];厦门大学;2006年
4 王志强;经济、金融时序非线性特性判定中的几个问题研究[D];天津大学;2006年
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【二级参考文献】
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1 夏莉,黄正洪;马尔可夫链在股票价格预测中的应用[J];商业研究;2003年10期
2 林玲,曾勇,唐小我;移动平均线交易规则检验[J];电子科技大学学报;2000年06期
3 唐_g,曾勇,唐小我;考虑交易费用与风险情况下移动平均交易规则的检验[J];管理工程学报;2002年03期
4 曲文龙;樊广Oz;杨炳儒;;基于支持向量机的复杂时间序列预测研究[J];计算机工程;2005年23期
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6 孙增圻,徐红兵;基于T-S模型的模糊神经网络[J];清华大学学报(自然科学版);1997年03期
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8 颜荣芳;股票市场预测的随机过程模型[J];西北师范大学学报(自然科学版);1999年03期
9 陈兴,孟卫东,严太华;基于T-S模型的模糊神经网络在股市预测中的应用[J];系统工程理论与实践;2001年02期
10 姚洪兴,盛昭瀚,陈洪香;股市预测中的小波神经网络方法[J];系统工程理论与实践;2002年06期
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10 刘瑞年;汽车销售预测模型应用研究[D];武汉理工大学;2009年
,本文编号:1727805
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